DDTR:大数据背景下的学生就业率预测模型

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伴随大数据驱动的深入感知及预测方法的飞速发展,分析及研究学生就业率的变化趋势,对调整课程结构、提高学生就业率,均有较好的促进作用。本文基于在校学生的多项课程成绩,利用贪心选择策略,建立了采用自学习模式的就业率预测模型DDTR,通过混淆矩阵各项系数验证,该预测模型具有较高的就业预见性,对学校课程规划及学生就业具有一定的指导意义。
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